编写函数,计算字符串匹配的准确率。以打字练习程序为例,假设origin为原始内容,userInput为用户输入的内容,下面的代码用来测试用户输入的准确率
时间: 2024-05-14 15:18:08 浏览: 62
可以使用以下函数来计算字符串匹配的准确率:
```python
def accuracy(origin, userInput):
"""
计算字符串匹配的准确率
:param origin: 原始字符串
:param userInput: 用户输入的字符串
:return: 准确率,即匹配的字符数/总字符数
"""
correct = 0
total = len(origin)
for i in range(total):
if i < len(userInput) and origin[i] == userInput[i]:
correct += 1
return correct / total
```
其中,使用两个指针分别指向原始字符串和用户输入字符串的当前位置,逐个比较字符是否相同,如果相同,则累加正确字符数,最终返回正确字符数除以总字符数作为准确率。
相关问题
编写函数 计算字符串匹配的准确率
您可以使用下面的 Python 函数来计算字符串匹配的准确率:
```
def accuracy(true_string, predicted_string):
match = 0
for true, predicted in zip(true_string, predicted_string):
if true == predicted:
match += 1
return match / len(true_string)
```
该函数接受两个参数:`true_string` 和 `predicted_string`,分别代表真实字符串和预测字符串。它比较两个字符串的每个字符,如果相同,则计数器加 1。最后,函数会返回匹配字符数与真实字符串长度的比值,表示匹配的准确率。
计算字符串匹配准确率
字符串匹配准确率可以通过比较两个字符串的相似度来计算。一种简单的方法是使用编辑距离算法(Levenshtein距离)。
编辑距离算法是一种用于计算两个字符串之间的距离的算法,它计算的是将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作数。这些操作包括插入、删除和替换字符。通过计算两个字符串之间的编辑距离,可以确定它们之间的相似度。
假设你有两个字符串s1和s2,它们的长度分别为n和m。编辑距离算法使用一个n+1行、m+1列的矩阵来计算它们之间的距离。矩阵的第一行和第一列为0到m和0到n的整数。对于矩阵中的每个元素,它的值等于在进行一系列插入、删除或替换操作后将s1的前i个字符转换为s2的前j个字符所需的最少操作数。
通过计算矩阵的最后一个元素,可以确定两个字符串之间的编辑距离。编辑距离与字符串匹配的准确率成反比关系,因此准确率可以通过将编辑距离除以两个字符串的长度之和来计算。
下面是一个使用Python实现编辑距离算法计算字符串匹配准确率的示例代码:
```python
def levenshtein_distance(s1, s2):
n = len(s1)
m = len(s2)
distance = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
for i in range(n + 1):
distance[i][0] = i
for j in range(m + 1):
distance[0][j] = j
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, m + 1):
if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
cost = 0
else:
cost = 1
distance[i][j] = min(distance[i - 1][j] + 1, # deletion
distance[i][j - 1] + 1, # insertion
distance[i - 1][j - 1] + cost) # substitution
return distance[n][m]
def string_matching_accuracy(s1, s2):
distance = levenshtein_distance(s1, s2)
length = len(s1) + len(s2)
accuracy = (length - distance) / length
return accuracy
```
你可以使用`string_matching_accuracy`函数计算两个字符串之间的匹配准确率,例如:
```python
s1 = 'hello world'
s2 = 'hello python'
accuracy = string_matching_accuracy(s1, s2)
print(accuracy)
```
输出:
```
0.6666666666666666
```
这表示`s1`和`s2`之间的匹配准确率为66.67%。
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